ps: 模型早已更新為95%識別率
這是一篇硬廣告軟文了，首先我們來康康這個驗證碼：
特點：字型多，干擾線，小字元干擾，旋轉，不少文字和背景顏色接近
我生成的：
真實切割：
就這樣生成了30w左右：
大概使用了8種字型，部分字型通過手動修改加粗樣式，字符集無腦採用5.7k漢字。
然後無腦使用（訓練
得到模型，部署
通過對接官網實測75左右識別率，單字識別率在90+。
驗證碼校驗原始碼，基於（
('標題獲取失敗'
)return b''
need_text = need_text.json(
) self.before_params.update(
)return r.content
deffeedback_process
(self, captcha_text:
dict)-
>
bool
: items = captcha_text.get(
'items'
) coord0 = items[0]
['coord'
] coord1 = items[1]
['coord'
] coord2 = items[2]
['coord'
] payload =
r = self.session.post(self.feedback_url, data=payload, timeout=30)
result = r.json(
).get(
'errmsg')if
"反饋成功"
in result or
"請不要針對同一問題重複進行舉報"
in result:
return
true
else
:return
false
服務端截圖：
cpu識別總耗時在40-50ms左右，目標檢測10ms左右。
順便提一句，要pytorch版識別的可以去 lengyue.video 學習
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